【摘 要】
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本文研究了基于综述型文献的跨学科领域信息源信息抽取、聚合与可视化方法,结合实例从高质量的综述型文献中抽取信息源信息,构建了“机器学习”跨学科领域信息源地图。首先,
【机 构】
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武汉大学信息管理学院,平安普惠企业管理有限公司
【基金项目】
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国家社会科学基金项目“基于信息视域的跨学科协同信息行为与特征研究”(14BTQ068)的成果之一
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本文研究了基于综述型文献的跨学科领域信息源信息抽取、聚合与可视化方法,结合实例从高质量的综述型文献中抽取信息源信息,构建了“机器学习”跨学科领域信息源地图。首先,在对搜集文献预处理的基础上,识别篇章关系,构建辅助词典;使用词典及辅助词典进行分词、完成实体识别和词性标注等工作;结合一定的语法逻辑规则,实现句子级的抽取和信息源数据抽取;对多篇文献中相同信息源信息进行整合;最后,利用D3工具绘制信息源地图,从时间和来源两个维度对跨学科领域高价值信息源进行导航。实验证明上述方法取得了较好的效果,信息抽取的查全率和
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